doing something
Зробив за кілька годин MVP для цієї ідеї на Rust. Не думав, що створити агента буде просто :) Але доволі цікаво. Багато проєктів вже існує для перевірки коду по типу rust-analyzer чи clippy які легко вбудовуються (бо код на Rust) в пайплайн як частина валідації…
Приклад роботи де агенту було завдання: додати коменти до файлу
Власне він з цим справився, але впав на коміті в репо перед створенням пулл-реквеста
Обробку цієї помилки додав, рухаємось далі
Власне він з цим справився, але впав на коміті в репо перед створенням пулл-реквеста
Обробку цієї помилки додав, рухаємось далі
doing something
Приклад роботи де агенту було завдання: додати коменти до файлу Власне він з цим справився, але впав на коміті в репо перед створенням пулл-реквеста Обробку цієї помилки додав, рухаємось далі
Після додаткового налаштування agent loop та різних перемичок для включення/виключення деяких кроків - тепер працює агент як треба.
Оцей пулл-реквест він створив за 3 хвилини з моделлю gpt-5-mini.
Оцей пулл-реквест він створив за 3 хвилини з моделлю gpt-5-mini.
doing something
https://leanpub.com/metapatterns #se #book
Зробив машинний переклад на українську:
https://github.com/egorsmkv/metapatterns/wiki
Завтра буду допилювати, але більшість матеріалу доступна
https://github.com/egorsmkv/metapatterns/wiki
Завтра буду допилювати, але більшість матеріалу доступна
GitHub
Home
Переклад книги "Архітектурні метапатерни: мова шаблонів архітектури програмного забезпечення" на українську мову - egorsmkv/metapatterns
🔥4
Forwarded from HN Best Comments
Re: The West Forgot How to Make Things. Now It's Forgetting How to Code
The real issue, in my view, is not AI itself.
The problem is a management pattern:
removing people and organizational slack because they don’t generate immediate profit,
and then expecting the knowledge to still be there when it’s needed.
Short-term cost cutting leads to less junior hiring,
and removes the slack that experienced engineers need in order to teach.
As a result, tacit knowledge stops being transferred.
What remains is documentation and automation.
But documentation is not the same as field experience.
Automation is not the same as judgment.
Without people who have actually worked with the system,
you end up with a loss of tacit knowledge—and eventually, declining productivity.
AI is following the same pattern.
What AI is being sold as right now is not really productivity.
In many domains, productivity is already sufficient.
What’s being sold is workforce reduction.
The West has seen this before, especially in the case of General Electric.
GE pursued aggressive short-term financial optimization,
cutting costs, focusing on quarterly results, and maximizing shareholder returns.
In the process, it hollowed out its own long-term capabilities.
It effectively traded its future for short-term gains.
The same mindset is visible today.
The core problem is that decision-makers—often far removed from actual engineering work—
believe that tacit knowledge can be replaced with documentation, tools, and processes.ti cannot.
Tacit knowledge comes from direct experience with real systems over time.
If you remove the people and the learning pipeline,
that knowledge does not stay in the organization. It disappears.
jdw64, 1 hour ago
The real issue, in my view, is not AI itself.
The problem is a management pattern:
removing people and organizational slack because they don’t generate immediate profit,
and then expecting the knowledge to still be there when it’s needed.
Short-term cost cutting leads to less junior hiring,
and removes the slack that experienced engineers need in order to teach.
As a result, tacit knowledge stops being transferred.
What remains is documentation and automation.
But documentation is not the same as field experience.
Automation is not the same as judgment.
Without people who have actually worked with the system,
you end up with a loss of tacit knowledge—and eventually, declining productivity.
AI is following the same pattern.
What AI is being sold as right now is not really productivity.
In many domains, productivity is already sufficient.
What’s being sold is workforce reduction.
The West has seen this before, especially in the case of General Electric.
GE pursued aggressive short-term financial optimization,
cutting costs, focusing on quarterly results, and maximizing shareholder returns.
In the process, it hollowed out its own long-term capabilities.
It effectively traded its future for short-term gains.
The same mindset is visible today.
The core problem is that decision-makers—often far removed from actual engineering work—
believe that tacit knowledge can be replaced with documentation, tools, and processes.ti cannot.
Tacit knowledge comes from direct experience with real systems over time.
If you remove the people and the learning pipeline,
that knowledge does not stay in the organization. It disappears.
jdw64, 1 hour ago
❤6
doing something
Зробив машинний переклад на українську: https://github.com/egorsmkv/metapatterns/wiki Завтра буду допилювати, але більшість матеріалу доступна
Істотно покращив, залишилось вирішити стосовно назв патернів та зображень (автор дав доступ до оригіналів), тому спробую їх теж перекласти машинно і зробити рендер назад
doing something
https://github.com/patrick-toulme/pyptx #ml
Застосував цей інструмент для створення кернелів в проєкті розпізнавання мови.
Як можна побачити, він пришвидшує нейронку.
Як можна побачити, він пришвидшує нейронку.
doing something
Застосував цей інструмент для створення кернелів в проєкті розпізнавання мови. Як можна побачити, він пришвидшує нейронку.
Ще додав кілька кернелів для Параформера
doing something
what does it mean to create training pipelines using Rust:
TUI for better progression